import os
import pandas as pd

current_dir = os.path.dirname(__file__)

src_data_path = os.path.join(current_dir, 'heart.csv')
def create_decision():
    '''
    函数说明:  本函数主要针对于建立决策树所需的属性数据进行提取: 
        从原有数据集中提出属性: 胸痛类型 + 静息心电图结果 + 运动型心绞痛类型 + 年龄 ==》患病
        由于数据集所选的属性没有异常值 则不需要进行处理
    输出: Decision_tree_model.csv
    '''
    df = pd.read_csv(src_data_path,encoding='utf-8')
    #指定所需的文件属性
    tmp = df.loc[:, ['age', 'cp', 'restecg', 'exang', 'target']]
    # 存入文件
    newdata = tmp[['age', 'cp', 'restecg', 'exang', 'target']]
    newdata.to_csv(os.path.join(current_dir,'../id3/Decision_tree_model.csv'))

def create_clustering():
    '''
    函数说明:  本函数主要针对于聚类所需的属性数据进行提取: 
        从原有数据集中提出属性: 血压(trestbps) + 心率(thalach)
        由于数据集所选的属性没有异常值 则不需要进行处理
    输出: Clustering.csv
    ''' 
    df = pd.read_csv(src_data_path, encoding='utf-8')
    # 指定所需的文件属性
    tmp = df.loc[:, ['trestbps','thalach']]
    # 存入文件
    newdata = tmp[['trestbps','thalach']]
    newdata.to_csv(os.path.join(current_dir,'../clustering/Clustering.csv'))

def main():
    create_clustering()
    create_decision()

if __name__ == '__main__':
    main()